基于聚类算法的车辆数据挖掘及可视化研究

摘要

车辆运行工况决定了承载人员的生命安全,影响了整车工作效率,同时也是分析驾驶人员行为及构建UBI保险业务的数据基础.基于车联网技术,为构建车辆及周边环境的评价系统,以50辆不同型号私家车作为研究对象,在固定路段及时间段内,利用车载OBD终端采样车辆行驶数据.对各车辆的行驶速度、进气量、瞬时油耗、发动机转速等运行数据进行汇总与清洗,利用k-means聚类算法对样本数据进行了分布计算,并通过最小二乘拟合获得发动机各数据间运行曲线,与理论模型相一致,实现对车、人、路况的客观评价.进一步开发了车辆数据信息管理系统平台,经TCP/IP协议获取车载终端GPS数据,实现了行驶轨迹及车况数据的动态显示,方便了对车辆的跟踪与查询.该研究工作可为构建驾驶行为及UBI保险营销模型提供理论依据,同时为车联网的功能完善提供参考.